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本セミナーでは、データ駆動型のアプローチの一つであるベイズ最適化に注目し、その基本的な方法論と現実の問題を計算機上でシミュレート可能なモデルに落とし込む方法について解説いたします。

本セミナーでは、基本的なヒト予測法を解説し、演習を交えて予測特性の理解を深めることを目的としています。

本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。

本セミナーでは、ディープラーニングとXAIの基礎から解説し、XAIを用いたディープラーニングの精度向上の検討手法、業務課題へのXAIを活用した提案について詳解いたします。

本セミナーでは、感性工学の基礎から解説し、評価実験、分析方法についてハンズオンを交えて解説いたします。

本セミナーでは、性能・品質の差のあるなしを判断する際に有効な「検定」、差の大きさを統計的に推測する「推定」の方法についての知識を習得できます。ここでは、主に「計数値」を使った手法についての知識を習得できます。

本セミナーではDLVO理論の基礎から、DLVO理論で行える計算、計算結果の分析・考察についてわかりやすく解説いたします。
また、実際にExcelでポテンシャルカーブを計算できるように、具体例を用いた計算演習を交えて、実践的なスキルと身につけていただけます。

本セミナーでは、接着力発現の原理、接着剤および表面処理法の理論的選定法、異種材料の接着、樹脂射出一体成形法、レーザ接合法、化学反応法など最新の接合法について、強度および耐久性向上のメカニズムとともに解説いたします。

本セミナーでは、塗布・乾燥の基礎や欠陥の原理・対応策など、現場で必要な知識をわかりやすく解説いたします。
また、手軽に行えるExcelシミュレーション技術についても紹介いたします。

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

本セミナーでは、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介いたします。
各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議 (CVPR、ICLRなど) やプレプリントサーバ (ArXiv) に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすくご説明いたします。